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叶梓:数据分析与数据挖掘导论
2017-08-02 2789
对象
对大数据、人工智能有兴趣的行业人士
目的
大数据入门级课程,通过学习让学员了解并掌握数据分析基本原理
内容

第一天上午:统计分析原理

1、  从最简单的案例开始

2、  统计基础

3、  描述性统计

4、  用SPSS实现描述性统计的案例

5、  回归分析:线性回归

6、  回归分析:logistics回归

7、  用SPSS实现回归分析的案例

8、  可视化工具


第一天下午:数据库与数据仓库介绍

1、  数据库概述

2、  SQL(基本的增、删、改、查)

3、  SQL(稍复杂的子句或嵌套)

4、  基于MySQL的上机操作SQL语言

5、  数据仓库:度量与维度

6、  数据仓库:星型模型、雪花模型

7、  ETL

8、  上机操作(构建一个cube)


第二天上午:数据挖掘方法(1)

1、  基本概念

2、  R语言简介

3、  特征提取

4、  决策树模型

5、  用R语言实现的决策树案例

6、  精确率、召回率与F1

7、  监督学习和无监督学习


第二天下午:数据挖掘方法(2)

1、  聚类分析

2、  用R语言实现的聚类分析案例

3、  关联规则

4、  用R语言实现的关联规则案例

5、  神经网络

6、  用R语言实现的神经网络案例

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